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DBMS > LeanXcale vs. Spark SQL vs. TempoIQ

Vergleich der Systemeigenschaften LeanXcale vs. Spark SQL vs. TempoIQ

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameLeanXcale  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenTempoIQ infofrüher TempoDB  Xaus Vergleich ausschliessen
TempoIQ seems to be decommissioned. It will be removed from the DB-Engines ranking.
KurzbeschreibungA highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilitiesSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenScalable analytics DBMS for sensor data, provided as a service (SaaS)
Primäres DatenbankmodellKey-Value Store
Relational DBMS
Relational DBMSTime Series DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,29
Rang#291  Overall
#41  Key-Value Stores
#132  Relational DBMS
Punkte18,96
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websitewww.leanxcale.comspark.apache.org/­sqltempoiq.com (offline)
Technische Dokumentationspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerLeanXcaleApache Software FoundationTempoIQ
Erscheinungsjahr201520142012
Aktuelle Version3.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache 2.0kommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinja
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheScala
Server BetriebssystemeLinux
OS X
Windows
Datenschemajajaschemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinnein
Sekundärindizesnein
SQL infoSupport of SQLja infothrough Apache DerbySQL-like DML and DDL statementsnein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector
JDBC
ODBC
HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenC
Java
Scala
Java
Python
R
Scala
C#
Java
JavaScript infoNode.js
Python
Ruby
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinnein
Triggersneinja infoRealtime Alerts
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenkeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleneineinfacher Authentication-basierter Zugriffsschutz

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Wir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen,
sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen
LeanXcaleSpark SQLTempoIQ infofrüher TempoDB
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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26. Mai 2017, Cordis News

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Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services
24. Januar 2024, AWS Blog

What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop
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Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024
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1.5 Years of Spark Knowledge in 8 Tips | by Michael Berk
23. Dezember 2023, Towards Data Science

Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services
18. Oktober 2023, AWS Blog

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8 things to consider when applying for an accelerator from 2 C-level execs
29. Mai 2015, Built In Chicago

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